基于分数阶傅里叶变换的chirp信号时频分析

提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换的伪维格纳分布(PWD),用于单分量或多分量chirp信号的分析。首先通过搜索二阶分数阶傅里叶变换矩的极值点,寻找最佳变换域,然后利用旋转的短时傅里叶变换,在分数阶傅里叶变换域中实现各分量chirp信号间的分离,以抑制交叉项及噪声项的干扰。在已知信号模型的前提下,还给出了分数阶傅里叶变换最佳旋转角度的经验计算公式,以辅助信号分析。仿真实验表明,通过对时频平面的旋转,所提出的方法能够在分数阶傅里叶变换域中,很好地抑制多分量信号间的交叉项干扰,更好地提取信号的时频信息。     

基于LFM信号检测的高斯窗短时傅里叶变换的窗参数选择

研究了高斯窗短时傅里叶变换对线性调频信号检测的窗口参数的选择.通过推导给出了对特定线性调频信号的最佳高斯窗窗口参数的选择公式及分辨不同的线性调频信号的参数选择原则,还证明了由高斯窗谱图的Radon变换可以获得线性调频信号的精确参数估计.仿真结果证明了所用公式和方法的正确性.     

基于局域支持向量机的海浪水压场混沌预测

针对海浪水压场的短时平稳性,采用局域支持向量机进行预测滤波.首先分析了海浪水压场信号的混沌特性,并根据其混沌特性,提取训练空间中与当前相点的行为特征密切相关的最近邻点作为训练样本对支持向量机进行训练,减少了训练样本的数目,节省了网络学习时间,从而可实时对网络参数进行更新,使支持向量机能够跟随海浪的变化.实际计算表明这种算法能够以较快的学习速度和较高准确度实现海浪预测,能够克服由于海浪的短时平稳性所带来的随时间的增长预测精度下降的问题.     

短时间,高强度运动疲劳的实验研究

２７名体育系男生完成３０次短间歇纵跳，测定其运动能力和生物力学指标的变化，同时测定运动前后的腿部静力力量和视－足反应时，揭示短时间、高强度运动疲劳的生物学规律，为运动训练实践中对疲劳的认识和评价提供理论指导。     

基于小波特征匹配的短时人体行为识别

在人体行为识别研究中，特征选取是关键。为了获取充分且稳定的行为特征，往往对超过一个行为周期的长时行为数据进行处理，而小于一个行为周期的短时行为数据特征通常不稳定，难以做到准确稳定识别。提出一种基于小波变换和模板匹配相结合的短时人体行为识别方法。使用小波变换方法提取系数特征，将短时测试样本的特征与模板库中的特征进行匹配，根据相似性对行为动作做出分类识别。实验结果表明，此方法对于短时行为动作具有较为准确和稳定的识别性能，有助于实现对人体行为动作的实时识别。     

基于漏磁检测的桥梁拉索断丝识别

为实现桥梁拉索漏磁(MFL)检测中低信噪比(SNR)时的断丝识别,提出了基于有效短时互相关(STCC)的损伤识别方法.对拉索进行重复测试并提取对应的信号片段进行互相关分析,通过重新归一化,在短时互相关序列中融入短时能量特征,再结合双阈值法进行断丝识别.制作了含有多种断丝损伤的足尺拉索模型进行漏磁检测试验,基于试验结果验证所提出的方法.结果表明:该方法的损伤判别精度比既有方法提高了15.7%～16.9%,在低信噪比下仍取得了较高的损伤识别精度.     

基于多角度特征提取的舵机故障诊断方法

针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角度特征以增强输入特征的显著性.在此基础上,利用双向长短时记忆网络提高后续舵机故障分类过程的准确性.通过某型舵机抖动实测数据的仿真,并与传统长短时记忆网络的故障诊断结果比较,验证了所提方法的有效性.     

基于脉冲耦合神经网络的结构损伤检测方法研究

机械结构的损伤发展到一定程度,会对其功能产生严重影响,所以及早检测出损伤非常必要。针对机械结构在损伤发生时其内部能量分布会发生变化的情况,对加速度计测得的结构振动信号进行短时傅立叶变换,获得可以反映能量分布的时频谱图。使用脉冲耦合神经网络提取时频谱图的熵序列特征,很好地识别了结构的损伤。使用上述方法对简支梁的损伤进行了实验研究,验证了其有效性和实用性。     

MEMS惯性高度尺测量精度分析

研究了基于微电子机械系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)的惯性导航系统的短时相对高程测量精度,设计了“惯性高度尺”算法,进行了桌面测高和楼层测高两个验证性实验。分析了不同运动条件和运动时间下“惯性高度尺”的测高精度。基于零速修正技术提出了一种分段测量的方法。实验结果表明,桌面测高可实现毫米级精度(相对误差0.17%),楼层测高可实现多层厘米级和单层毫米级测量精度(相对误差分别为0.22%,0.06%)。测量误差与载体的姿态动态和运动时长成正相关。实验验证了MEMS惯导用于高度测量具有较高可行性,稳定的运动条件和较快的测量时间能够提高测量精度。     

土壤呼吸日动态同温度的关系以及最适测定时间

一天一次的土壤呼吸测定方式可能会引起结果的偏差, 为了估计这种偏差以及确定土壤呼吸测定的最适宜时间, 2011年6?8月在河北省塞罕坝地区开展4种植被类型(森林、灌丛、草原和草甸)、13个群落类型土壤呼吸速率日动态以及土壤表层10 cm温度和气温的同步测定。结果表明: 在一天内不同时间进行测定, 可导致土壤呼吸速率偏离程度在-26%~68%; 森林在一天内不同时间进行测定, 对土壤呼吸速率的影响较小(距离日平均值的偏离<10%); 草原和草甸通常在早上7:30-10:30和下午17:00-19:00进行测定对土壤呼吸速率的影响较小(距离日平均值的偏离<10%)。土壤呼吸速率的日变化与土壤温度和气温的日变化密切相关。研究表明, 如果忽略土壤呼吸的日动态, 将会对土壤呼吸速率的估算带来显著影响。